Uma das consequências do avanço da tecnologia é a grande variedade de informações produzidas em diferentes aplicações, por exemplo os principais assuntos discutidos em redes sociais, as pesquisas realizadas em sites de comércio eletrônico e muito mais. Para extrair dados relevantes dentro desse leque abrangente de informações, utilizamos a técnica de mineração de dados.

Em inglês, o termo é Data Mining e surgiu por volta de 1990 com base em outras disciplinas científicas, como a estatística, a Inteligência Artificial e Machine Learning. Entender esse conceito é importante para pessoas programadoras porque, atualmente, ele é utilizado em diversas situações, como para avaliar a tendência de vendas em e-commerces, fazer análises de riscos e de concorrência em empresas, entre outros.

Para demonstrar como essa ferramenta de análise funciona, fizemos este post que contém os seguintes tópicos:

Boa leitura!

O que é mineração de dados?

Basicamente, mineração de dados é uma técnica utilizada para analisar um grande volume de dados e obter informações relevantes que possam ser utilizadas para várias finalidades, como para avaliar quais produtos são mais pesquisados em uma loja virtual ou para selecionar pessoas com determinadas habilidades profissionais em um processo seletivo.

Como mencionamos, o processo de mineração utiliza recursos de outras áreas científicas, como a estatística, que realiza cálculos matemáticos para avaliar cenários diversos, a Inteligência Artificial, que é criada com recursos computacionais e Machine Learning, que significa aprendizado de máquina e utiliza algoritmos complexos capazes de avaliar situações futuras.

Os dados utilizados na mineração podem ser coletados de grandes bancos de dados e de diferentes modelos, como Data Warehouse, que significa armazém de dados, banco de dados relacionais, entre outros. Além disso, também é possível analisar dados não estruturados, como os conteúdos diversos da internet — entre eles, pesquisas realizadas em sites, postagens em redes sociais etc.

Como funciona a mineração de dados: 4 principais etapas!

Um dos principais objetivos da mineração de dados é oferecer informações confiáveis e atualizadas para que as empresas possam tomar decisões estratégicas ou obter insights sobre diferentes assuntos. Por isso, a extração e análise de dados deve passar por algumas etapas essenciais, de que falaremos a seguir.

1. Definir o problema

O primeiro passo é definir um objetivo para a mineração de dados, ou seja, sobre qual tema será realizada a pesquisa. É importante entender o que o negócio pretende fazer com base nas informações obtidas, por exemplo, aumentar as vendas em um e-commerce. Dessa forma, será possível definir quais as possibilidades de coleta desses registros.

2. Reduzir a duplicidade de informações

A próxima etapa consiste em coletar os dados, que podem vir de diferentes fontes. Por isso, é preciso realizar um trabalho minucioso para não gerar conteúdos duplicados. Muitas vezes a coleta de dados é realizada em diferentes sistemas, que podem ter informações repetidas, por exemplo o endereço de uma mesma pessoa. Nesse caso, é preciso excluir a redundância.

Portanto, a mineração de dados é uma atividade trabalhosa, que requer uma análise inteligente para conseguir, por exemplo, complementar dados que estão separados em diferentes fontes, mas que se referem a um mesmo registro principal. Por isso, é preciso avaliar o que é importante, o que é duplicado e o que pode ser descartado durante a mineração.

3. Realizar a mineração de dados

Existem várias técnicas para realizar a mineração dos dados, que são feitas com base em critérios de manipulação. Alguns deles são:

  • classificação: organização dos dados com base em um critério específico;
  • agregação: um conjunto de informações diferentes é adicionado a outros dados para compor um resultado específico e complementar;
  • smoothing ou suavização: que elimina o que não é necessário;
  • clustering: identifica informações semelhantes;
  • generalização: são aplicadas técnicas para oferecer um resultado mais genérico, por exemplo, agrupar pessoas por estado em vez de agrupá-las por suas cidades de origem.

4. Definir o modelo que será apresentado

Por fim, é feita uma modelagem sobre o que será apresentado após o processo de mineração de dados. Isso significa definir quais informações e em que formato elas serão apresentadas para o negócio com base em toda a análise realizada.

A definição deve ser feita de acordo com o objetivo definido no início do processo e deve obter a aprovação das pessoas que gerenciam o negócio, já que o resultado deve permitir que elas realizem tomadas de decisões estratégicas na empresa.

Qual a importância da mineração de dados?

De acordo com o levantamento disponível no site statista.com sobre o volume de dados criados, capturados, produzidos e consumidos no mundo entre 2010 e 2024, vemos que em 2020 o valor deve chegar a 59 zettabytes, enquanto que a estimativa para 2024 é do consumo de 149 zettabytes.

Diante desses números, é fácil compreender a importância de tecnologias como o Data Mining, pois é preciso processar um grande volume de dados, estruturados ou não, para extrair informações que sirvam de apoio para inúmeras outras análises e decisões.

Quais as principais aplicações da mineração de dados?

A mineração de dados pode ser aplicada em diversos setores de negócio. Confira, a seguir, algumas formas de utilizar essa ferramenta de análise.

Análise comportamental de clientes

O marketing é um dos setores que se beneficia com o uso da mineração de dados, pois ele precisa conhecer e avaliar cada passo dado pelo cliente em direção à jornada de compras para decidir qual estratégia adotar para atingir o seu objetivo, que é captar novos clientes e aumentar as vendas.

Por isso, precisa avaliar questões como o comportamento dos clientes, suas principais preferências e características. A mineração de dados é essencial nesse processo, pois ela é capaz de oferecer as informações necessárias para conduzir o cliente da melhor maneira pelo funil de vendas.

Análise de crédito

Os bancos também utilizam a mineração de dados para oferecer benefícios aos seus correntistas. Por meio da análise de informações, como o saldo médio da conta, quanto tempo a pessoa utiliza o cheque especial e outras informações relevantes, ele consegue realizar a análise de crédito para avaliar os riscos e calcular a taxa de juros mais apropriada para cada perfil de cliente.

A mineração de dados é uma técnica de análise que utiliza grandes volumes de dados e de diferentes fontes e formatos para a extração de informações relevantes referentes a um determinado objetivo. Portanto, é uma ferramenta extremamente importante para a realização de análises de negócios.

Gostou do nosso conteúdo sobre o que é mineração de dados? Então confira nosso post que mostra o conceito de Internet das Coisas e exemplos de aplicações!

0 Shares:
Você também pode gostar